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鍍金池/ 問答/ Python問答
詆毀你 回答

web terminal必然要用到前后端的實時通信（想象一下運行top或者ping命令），比如用到WebSocket的,tornado在這方面有著很好的支持，而Flask并不原生支持WebSocket,實現(xiàn)起來更加困難

枕頭人 回答

你是用的python2還是python3創(chuàng)建的Virtualenv，python3的話你看看你全局的pip3是什么版本，估計還是9的

尕筱澄 回答

這個是urllib2庫本身的邏輯導致的。他會將含有bytestring的字符串解碼為unicode字符串后，與msg相加，再進行發(fā)送。如果要發(fā)送流文件，需要直接使用httplib。

朽鹿 回答

View - Tool Windows - Structure

枕頭人 回答

1.<el-col :span=8>被element-ui的render后轉(zhuǎn)換為一個有有class的el-col和el-col-8,而對應element-ui.css里面設(shè)置了float屬性,浮動了之后就是向頂部擠
2.而原生div中a標簽文字就默認是居中
3.希望可以幫到你

浪蕩不羈 回答

配置問題

uwsgi_intercept_errors  on;

STACK OVERFLOW查到了

帥到炸 回答

可以使用ConfigParser標準庫解析ini文件，這里是一個案例鏈接

執(zhí)念 回答

一般在活動頁之前有個loading頁面，將圖片資源加載完后再跳轉(zhuǎn)到活動頁

可以才考下這個插件demo https://github.com/chenyinkai...

鹿惑 回答

你可以將這個spider類的代碼全部粘貼出來，更利于回答者發(fā)現(xiàn)問題。

從scrapy的統(tǒng)計日志中可以看出scrapy是正常結(jié)束爬取，不是因為隊列爆了。所以這里最可能的問題是 self.house_id_dict這個字典中 確實只有6472個key，而你說的20w的key，可能去重后是6472（猜的）

print("number of the id_dict is %s"%len(self.house_id_dict))

另外，這條語句輸出多少呢？

墻頭草 回答
總不能每條數(shù)據(jù)每一列去循環(huán)出來比對吧？

應用層只能這樣處理。

雨蝶 回答

為什么你的new構(gòu)造函數(shù)后面都沒有括號??????
var a = new B()
沒見過你這個套路啊...

鹿惑 回答

你都說“代理轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器”，還自己用nodejs轉(zhuǎn)發(fā)了，還不知道怎么做嗎？無后端項目至少也要個web服務(wù)器吧？你就用nginx做web服務(wù)器然后順便代理那個接口就好，或者直接用你寫的轉(zhuǎn)發(fā)腳本也行?；蛘吣闶莿e的什么意思？

葬愛 回答

應該使用模型操作。 可以先看一下QT的 MVC架構(gòu)

懶豬 回答

不知道你這文件大不大。如果不大，你可以一次讀出，記為txt，然后以"not found"分割txt，特殊判斷txt[0]和txt[-1]；對于剩下的txt[x]，如果內(nèi)容中有大于2個"line"字符串，說明這就是符合要求的，做一做處理，然后輸出。
如果文件比較大，可以一部分一部分讀取，然后判斷連接位置的情況，其余的還是按上述處理

凹凸曼 回答

圖片描述

iter方法返回的是一個迭代器，所以應該很快且占用內(nèi)存很小，這個方法應該能滿足需求，如果只要判斷key的話完全可以如下這樣：
l = [key for key in iter(dict) if key.startswith('h_bzmc')]

撿肥皂 回答

直接用 self.finish(html_content) 處理文件內(nèi)容，不要用 render() 。
html_content 都是靜態(tài)的，你可以在啟動時，就直接把所有文件內(nèi)容讀入內(nèi)存了。

愛礙唉 回答

這樣就可以了(表名和字段名我隨便寫的)：

select * from user where (group & 32) > 0
歆久 回答

終端運行vim --version 看看是否+python3 支持python3
我估計你是+python 用pip裝試試，不用pip3

你的瞳 回答 
import pandas as pd
df = pd.read_csv('xxx.csv', header=0, encoding='utf-8')

age_interval = [(lower, upper) for lower, upper in zip(range(0, 96, 5), range(5, 101, 5))]
def age_partition(age):
    """ 將年齡分類 """
    for lower, upper in age_interval:
        if age is None:
            return "None"
        elif lower <= age <= upper:
            return f"({lower}, {upper})"

df['new_col'] = df.age.apply(age_partition)
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